• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제8권6호
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• pp.602-614
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• 2016

It is necessary to develop an efficient optimization technique to perform optimum designs which have given design spaces, discrete design values and several design goals. As optimization techniques, direct search method and stochastic search method are widely used in designing of ship structures. The merit of the direct search method is to search the optimum points rapidly by considering the search direction, step size and convergence limit. And the merit of the stochastic search method is to obtain the global optimum points well by spreading points randomly entire the design spaces. In this paper, Pareto Strategy (PS) multi-objective function method is developed by considering the search direction based on Pareto optimal points, the step size, the convergence limit and the random number generation. The success points between just before and current Pareto optimal points are considered. PS method can also apply to the single objective function problems, and can consider the discrete design variables such as plate thickness, longitudinal space, web height and web space. The optimum design results are compared with existing Random Search (RS) multi-objective function method and Evolutionary Strategy (ES) multi-objective function method by performing the optimum designs of double bottom structure and double hull tanker which have discrete design values. Its superiority and effectiveness are shown by comparing the optimum results with those of RS method and ES method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.495-504
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• 2013

진화 알고리즘 계산 지능을 이용한 예측 방법이 다목적 최적화 문제에서 많이 이용되고 있고, 이러한 방법들은 많은 근사 파레토 최적해들을 좀 더 정확하게 생성하기 위해서 개선되고 있다. 본 논문은 다목적 최적화 문제에서 서포트 벡터기계를 이용하여 근사 파레토 프런티어를 찾는 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법과 진화 알고리즘을 결합한 것이 파레토 프런티어를 더 잘 근사시킨다는 것과 두 개혹은 세 개의 목적함수를 가진 의사결정은 제안된 방법으로 파레토 프런티어를 시각화한 것에 근거하여 더 쉽게 수행된다는 것을 보인다. 마지막으로 몇 개의 수치예제를 통해 제안된 방법의 효율성에 대해 보일 것이다.

• 대한조선학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.284-289
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• 2005

A structural design system is developed for the optimum design of double hull tankers based on the multi-objective function method. As a multi-objective function method, Pareto optimal based random search method is adopted to find the minimum structural weight and fabrication cost. The fabrication cost model is developed by considering the welding technique, welding poses and assembly stages to manage the fabrication man-hour and process. In this study, a new structural design is investigated due to the rapidly increased material cost. Several optimum structural designs on the basis of high material cost are carried out based on the Pareto optimal set obtained by the random search method. The design results are compared with existing ship, which is designed under low material cost.

• 대한조선학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.175-182
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• 2005

It is necessary to develop an efficient optimization technique to optimize the engineering structures which have given design spaces, discrete design values and several design goals. As optimization techniques, direct search method and stochastic search method are widely used in designing of engineering structures. The merit of the direct search method is to search the optimum points rapidly by considering the search direction, step size and convergence limit. And the merit of the stochastic search method is to obtain the global optimum points by spreading point randomly entire the design spaces. In this paper, a Pareto optimal based multi-objective function method (PMOFM) is developed by considering the search direction based on Pareto optimal points, step size, convergence limit and random search generation . The PMOFM can also apply to the single objective function problems, and can consider the discrete design variables such as discrete plate thickness and discrete stiffener spaces. The design results are compared with existing Evolutionary Strategies (ES) method by performing the design of double bottom structures which have discrete plate thickness and discrete stiffener spaces.

• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.19-25
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• 2020

소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰도 평가는 매우 중요한 문제이다. 특히, 소프트웨어 개발자에게 높은 신뢰도을 만족시키는 최적의 개발모형을 찾아내는 일은 더욱 중요한 과제이다. 이를 위해, 본 연구에서는 파레토 및 어랑 수명분포을 유한고장 NHPP 모형에 적용하여, 신뢰도 속성을 평가하였다. 이를 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 풀이는 이분법을 사용하였다. 그 결과, 강도함수와 평균값함수에서 Erlang 모형이 Pareto 모형보다 우수한 성능을 보였고, 평균제곱오차도 작아서 효율적인 모형임을 확인하였다. 또한, 미래의 임무시간을 투입하고 신뢰도를 평가한 결과, Erlang 모형이 Pareto모형과 함께 효율적으로 높게 나타났으나, 반면에 Goel-Okumoto 기본모형은 감소하는 추세를 보였다. 결론적으로, Erlang 모형이 제안된 모형중 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들이 최적의 소프트웨어 신뢰성 모형을 탐색하고, 평가하는데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.108-115
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• 2007

본 논문에서는 최적화 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있는 방안으로 설계자가 원하는 목적함수들의 수렴 범위를 Goal로 설정하여 최적화를 수행하는 GBNSGA(Goal-Pareto based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)를 제안한다. 많은 공학문제들은 하나의 목표치를 충족하는 해를 찾는 것이 아니라 다수 목적함수들을 충족하는 해를 찾는 것이 일반적이다 특히, 이러한 목적함수들은 서로 상충적인 관계를 갖는 경우가 대부분이기 때문에 모든 목적함수들을 만족하는 유일해를 찾는 것은 거의 불가능하다. 그 대안으로 일부 목적을 희생하며 설계에 부합되는 최적해를 찾는 파레토(Pareto) 방식의 최적화 알고리즘들에 대한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 파레토 기반의 최적화 알고리즘들의 성능 향상을 도모하기 위하여 설계자의 목적을 파레토 할당에 반영하는 GBNSGA를 제안하고, 그 성능을 NSGA와 weighted-sum 접근 방식과의 비교를 통해 그 우수성을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.499-505
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• 2004

2수준 직교배열표를 이용한 실험자료에 대한 파레토 그림에 의한 분석 방법은 실무에서 많이 활용되고 있는데, 그 이유는 유의한 요인을 선별하기 위해서 분산분석법을 사용하지 않고 시각적이고 간결한 방법에 의하여 실험자료를 분석하기 때문이다. $L_{18}(2 \times 3^7)$ 직교배열표를 이용한 실험자료에 대한 분석방법으로 Park(1996)은 효과의 크기를 각 효과의 평균제곱으로 정의하고 파레토 원칙을 사용한 Pareto ANOVA를 제안하였다. 이 논문에서는 $L_{18}(2 \times 3^7)$ 실험자료에 대한 새로운 파레토 그림에 의한 분석 방법이 제시된다. 주요 요점은 3수준 효과의 크기를 일차와 이차 직교대비의 크기에 의해 분할하는 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.171-177
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• 2011

최근에 비약적으로 발달하는 보험 산업에 수반하여 보험금 지불 분포에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 보험금 지불금의 분포는 일반적으로 두터운 꼬리를 가지면서 좌로 치우친 왜도를 가지는 파레토 분포나 로그노말 분포로 잘 설명된다고 알려져 왔으며 Cooray와 Ananda (2005)는 이들 두 분포를 결합한 결합 로그노말-파레토분포를 제시하고 이 분포의 적합도가 높음을 보였다. 그런데 보험금 지불의 경우 보금지불 총 금액의 한도로 인하여 극단적으로 큰 보험금이나 혹은 매우 사소한 보험지불금의 경우는 옵션을 두어 예외적으로 취금하는 경우가 많다. 본 논문에서는 결합 로그노말-파레토 분포로부터 추출된 표본이 양쪽 중도 절단되어 있는 경우에 대하여 모수를 추정하는 문제를 다루어 보았다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권2호
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• pp.79-86
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• 2020

To make a satisfactory decision regarding project scheduling, a trade-off between the resource-related cost and project duration must be considered. A beneficial method for decision makers is to provide a number of alternative schedules of diverse project duration with minimum resource cost. In view of optimization, the alternative schedules are Pareto sets under multi-objective of project duration and resource cost. Assuming that resource cost is closely related to resource leveling, a heuristic algorithm for resource capacity reduction (HRCR) is developed in this study in order to generate the Pareto sets efficiently. The heuristic is based on the fact that resource leveling can be improved by systematically reducing the resource capacity. Once the reduced resource capacity is given, a schedule with minimum project duration can be obtained by solving a resource-constrained project scheduling problem. In HRCR, VNS (Variable Neighborhood Search) is implemented to solve the resource-constrained project scheduling problem. Extensive experiments to evaluate the HRCR performance are accomplished with standard benchmarking data sets, PSPLIB. Considering 5 resource leveling objective functions, it is shown that HRCR outperforms well-known multi-objective optimization algorithm, SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2), in generating dominant Pareto sets. The number of approximate Pareto optimal also can be extended by modifying weight parameter to reduce resource capacity in HRCR.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회B
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• pp.3080-3085
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• 2007

Shape optimization of the 3-dimensional WIG airfoil with 3.0-aspect ratio has been performed by using the multi-objective genetic algorithm. The WIG ship effectively floating above the surface by the ram effect and the virtual additional aspect ratio by a ground is one of next-generation and cost-effective transportations. Unlike the airplane flying out of the ground effect, a WIG ship has possibility to capsize because of unsatisfying the static stability. The WIG ship should satisfy aerodynamic properties as well as a static stability. They tend to strong contradict and it is difficult to satisfy aerodynamic properties and static stability simultaneously. It is inevitable that lift force has to scarify to obtain a static stability. Multi-objective optimization technique that the individual objectives are considered separately instead of weighting can overcome the conflict. Due to handling individual objectives, the optimum cannot be unique but a set of nondominated potential solutions: pareto optimum. There are three objectives; lift coefficient, lift-to-drag ratio and static stability. After a few evolutions, the non-dominated pareto individuals can be obtained. Pareto sets are all the set of possible and excellent solution across the design space. At any selections of the pareto set, these are no better solutions in all design space